如何使用ggsignif将ANOVA单向p值添加到ggplot - 腾讯云开发者社区

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R语言标记组间的信息

大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。.../anova(), kruskal.test()。...接下来通过实例来看下具体的参数设置： ##载入包 library(ggplot2) library(ggsignif) ##基础的绘制 ggplot(mpg,aes(class, hwy)) +...#将P值进行完善 ggplot(mpg,aes(class, hwy)) + geom_boxplot() + geom_signif( comparisons = list(...##P值的星号标注。

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60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b..."ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")") 前言之前提到过两个快速出图的R包：58-R可视化...-7-用ggpubr与ggstatsplot快速出高颜值图 (qq.com) 通过看包说明不难发现，他们其实都调用了ggsignif：通过这个包，我们就可以给自己创建的ggplot 绘图对象添加统计数据了...有时候我们可能并不想要显著符号，而是需要具体的P值，可以设定map_signif_level 参数为F。...需要自己计算p 值并使用annotation 参数标记。

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如何在ggplot2图形上添加显著性差异注释？

ggplot2包是一个很好的可视化包，ggsignif包是ggplot2包的一个扩展包。今天来学习怎么在ggplot2包绘制的图形上添加显著性差异注释。 1....如上图所示，可以看到两组是有统计学差异的，但是图中的P值使用的是科学计数法，其实还可以使用*或注释来表示。通过添加参数map_signif_level=TRUE，可以将统计学差异表示为*符号。...3.2 多组两两比较还是使用上面的数据集数据。我们在图上添加3组数据两两比较的统计学差异P值。...如上图所示，虽然我们添加了P值，但是P值位置等参数有重叠，需要调整。...test.args # 检验方法的其他参数 annotations # 替换P值注释的字符向量 map_signif_level # 布尔值，检验结果P值使用注释或者星号代替 y_position #

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61-R可视化-9-对已有统计结果数据做统计分析绘图

正常操作手动计算t值与p值比如通过REdaS::freqCI 方法获得的结果： > tmp <- sample(c("a","b","c"), replace = T, size = 100) >...因为这里我们的数据是正态分布的，两个样本，就使用t 检验。如果是多组的话，那就去用anova等。...df <- a3+a4-2 # 计算自由度 # p <- 2*pt(-abs(t_stat),df=n-1) p p值 }...，我们就可以添加到图表上了。...再挖个坑~ 拓展阅读关于在R中手动计算p值与 t值：用R语言解读统计检验-T检验 | 粉丝日志 (fens.me)粉丝日志 (fens.me)[1] 参考资料 [1]粉丝日志 (fens.me): http

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组间差异分析就要这样可视化！

在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性...，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下 https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/vignettes/intro.html...首先我们用示例数据跑一跑 > library(ggplot2) > library(ggsignif) > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...comparisons = list(c("versicolor", "virginica")) + ) 效果图如下通过comparisons参数来手动指定需要比较的两组，就会自动在上面添加p值和连线...) + + theme_classic() + + theme(legend.position = "top") 效果图如下通过y_position, xmin, xmax参数来指定p值的位置

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绘制带显著性比较的bar图

概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平：比较两组或多组的均值自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等使用工具： R语言中的ggplot2...aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数介绍两个ggpubr包中的函数 compare_means...()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较 df<-ToothGrowth...，label.y=c(29，35，40))+ #labe.x和label.y指定ns的坐标轴位置 label=..p.value将会显示P值 #label.y=c()有多组时可以分别指定位置...stat_compare_means(label.y=50)#显示总体P值 #stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test",

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一行代码添加P值的可视化技巧分享~~

P值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性.在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。...(内容来源于网络，本来小编想自己写来着，可是，小编机会忘完啦，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包，其实用也较为简单，接下来通过三个小例子解释一下：「样例一」： ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢，更多属性设置和其他用法，小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。总结今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法，希望对大家有所帮助。

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统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

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跟着Nature microbiology学画图~堆积柱形图+箱线图以及组合图

需要的R 包即具体实现过程： install.packages('ggplot2') #安装ggplot画图包 library(ggplot2)#导入ggplot包然后就是要读取数据了,为了方便初学者...为了后续合并图形结果，我们把这张赋值为p1, 即： p1ggplot(bp, aes(x=Diet, y=Richness, fill=Diet)) + geom_boxplot()+theme(axis.title.x...image.png 箱图2：带p value的箱图的绘制先要安装另外两个包：ggsignif这个显著性检验的包 install.packages('ggsignif') 和ggthemr包：...) library(ggthemr) library(ggsignif) 这样就可以做正事了： #分组 compaired ggsignif主要的一个函数是geom_signif()，使用方法和ggplot2中其他的geom_***()一样，作为图层添加到图形中就可以，他的主要参数为： ?

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统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

P值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性.在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。...，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包，其实用也较为简单，接下来通过三个小例子解释一下：「样例一」： ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢，更多属性设置和其他用法，小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。总结今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法，希望对大家有所帮助。

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万能转换：R图和统计表转成发表级的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量图等

R图保存到bmp文件中 graph2png: 将当前R图保存到png文件中 graph2tif: 将当前R图保存到TIF文件中 graph2jpg: 将当前R图保存为JPEG文件使用帮助信息如下： graph2bitmap...使用半透明的颜色可以有效减少图形元素重叠的现象，要创建半透明的颜色，可以使用alpha图形属性，其值从0（完全透明）到1（完全不透明）。...digits:除具有p值的列外，要显示所有列的有效位数的数目。 digitspvals:具有p值的列要显示的有效位数的数目。...output fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets' # Save ANOVA...add.rownames:是否应该将行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。

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Nature图表复现|方差分析误差线图

❝本节来复现「nature communications」中的一张论文图，「进行单向方差分析并做数据可视化」。由于作者为提供原始数据，因此结果会有所不同。...，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群 ❞ 论文论文原图加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) library(ggprism) library(ggsignif...select(-Type) 方差分析 result.aov <- aov(value ~ name, data = df) result.tukey <- TukeyHSD(result.aov) # 转换p值...，之后将方差分析的结果合并这样方便后期使用函数自动添加显著性标记。...%>% mutate(`name`=str_replace(`name`, "CAR T","")) %>% ggplot(aes(name,value))+ stat_summary(fun

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题（1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较（5）使用星号代替P值等一载入R包数据使用本文开始的基因集评分的结果和 ggpubr...4，多组之间比较多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异...+ stat_compare_means(aes(group = group)) 三可视化调整除上述之外还有一些常见的小调整，比如去掉p值前面的统计方法，将P值改为星号，调整坐标轴和标签等等...= paste0("p =", ..p.format..)) ) 2，将p值改为星号 p1+stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,

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R初学者必知图形添加显著性标记小细节

❝本节来介绍如何对图形做显著性标记，介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记，另一种通过手动的方式来添加标记；两种方法各有其独特的用处，各位观众老爷细细品味。...加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggsignif) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggsci...drop_na() %>% group_by(Loc) %>% t_test(value ~ Type) %>% adjust_pvalue() %>% add_significance("p.adj...()) ❝上述图形是通过代码自动判定了显著性的位置信息进而进行添加，如果数据分组较为复杂并且存在分面操作的情况；那么需要对上述代码的位置信息做过多的调整，因此第一种方法对初学者不太友好；接下来介绍如何使用...「ggsignif」包来手动添加显著性标记 ❞ 构建数据 dataf<- data.frame(Group<- c("G1","G1","G2","G2"), Subject

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66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）

前言先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。当时挖了一个坑：那么问题来了，我的字体该加到哪里呢？...基本的ggplot 就够了比如你可以将内容以captain 的形式加在图片的侧方。 ggstatsplot 就是个很好的例子： subtitle, captain 都是很不错的选择。...参考下面就行了：57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟 (qq.com) 我非要加在图片里 p ggplot(iris) + geom_point(aes(Sepal.Length...p ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label = rownames(mtcars))) p + geom_text(check_overlap = T) > p 使用dodge 的位置。

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跟着JoVE学作图：R语言ggplot2做簇状柱形图并添加显著性标记的完整示例

添加显著性标记用到的是ggsignif包中的geom_signif()函数在昨天推文的基础上，如果是利用带重复的原始数据作图，然后利用geom_signif()函数作图的时候我遇到了报错，暂时还不知道如何解决...首先是准备数据他这里是直接通过代码输入数据，没有将数据存储到文件里 Genotype = c("Wildtype", "APOE4", "Wildtype", "APOE4", "Wildtype...) library(ggsignif) 簇状柱形图的代码 ggplot(df, aes(x=Material, y = Mean, fill=Genotype))+ geom_bar(position...p1 添加显著性标记 p1+ geom_signif(data=df, aes(xmin=0.75, xmax=1.25, annotations="*", y_position...还需要仔细学习下geom_signif()函数的用法，学习如何在簇状柱形图的基础上自动添加显著性检验的结果

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R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？

散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。那加起来复杂吗？还真不一定！...一载入 R包使用内置数据集 library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(dplyr) #加载dplyr包 library(ggpmisc) #加载ggpmisc包 #展示...formula = y ~ x, parse = TRUE,size = 3,label.x = 0.1, label.y = 0.99) + stat_fit_tb(tb.type = 'fit.anova...以上，使用ylim 和 label.y后，公示和方差表不重叠，也不遮挡点图！...其他：既然是ggplot2的扩展包，ggplot2的一些参数亦可使用： ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend

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R语言的画图代码及差异性分析

R语言结合统计学方法画图实现例如：提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录 R语言结合统计学方法画图实现前言一、ggplot2是什么？...二、使用步骤 1.加载我们数据分析及画图所需要的的包 2.读入数据箱线图增加显著性标志，加星星双因素方差分析总结前言加载我们常用的包，如ggplot2 ，在这里我只使用R的可视化功能，前期的数据清洗及处理...，将数据转化为R可识别的数据格式，我均是通过Python的pandas包来实现的，强烈推荐使用python清洗数据！！！！...)) + stat_boxplot(geom = 'errorbar')+ geom_boxplot() + stat_compare_means(label.y=5,method = 'anova...')+ #list(c(1,2),c(1,3)),label.y=c(4.9,5.2,5.5,5.7,5.9,6),label ='p.signif',hide.ns=T)+ labs(title

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R语言单因素方差分析简单小例子

做实验的时候就是将一块地随机划分成若干小块，分别施用3种不同的肥料，最终统计产量。最后用单因素方差分析检验不同组之间的均值是否相等。...单因素方差分析的零假设是不同处理间的均值没有差异，如果计算得到的P值小于0.05，则拒绝原假设，即不同处理间是有差异的以下内容参考https://www.scribbr.com/statistics/...anova-in-r/ 使用到的数据也可以在上面的链接处获取。...35.89 0.3859 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 p值小于...接下来用箱线图展示结果 library(ggplot2) ggplot(df,aes(x=fertilizer,y=yield))+ geom_boxplot(aes(fill=fertilizer

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R语言用线性混合效应（多水平层次嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据

在比较模型的时候，这些信息可能很有用一个有用的衡量标准是AIC，即偏差+2∗(p+1)，其中p是模型中的参数数量（这里，我们将参数分解，所以1是估计的残差，p是所有其他参数，例如，固定效应系数+估计的随机效应的方差等...测试显著性虽然对是否应该获得lmer()模型的p值有一些争论（例如，这个；大多数争论围绕着如何计算dfs），但你可以使用{lmerTest}包获得df的近似值（以及因此获得p值）。...获取P值 summary(res3b) 将模型输出与SS/Kenward-Roger appox进行比较 anova anova(res2b) 模型比较另一方面，有些人认为，用似然比检验进行模型比较是检验一个参数是否显著的更好方法...我们要么 "手动 "做这个计算，要么就直接使用anova()函数!...ggplot(d, aes(x=scenario, y=pitch) anova coef(res4) 与受试者的随机截距相似，现在我们有了每种场景下的平均音高水平。

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R语言标记组间的信息

60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

如何在ggplot2图形上添加显著性差异注释？

61-R可视化-9-对已有统计结果数据做统计分析绘图

组间差异分析就要这样可视化！

绘制带显著性比较的bar图

一行代码添加P值的可视化技巧分享~~

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